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World File Search System相关系数
基于人工智能的税务欺诈检测
▻ 皮尔逊相关系数衡量两个数据集之间的线性关系。▻ 它在 -1 和 +1 之间变化，0 表示无相关性。相关性为 -1 或 +1 表示精确的线性关系。▻ 正相关意味着随着 x 的增加，y 也会增加。负相关意味着随着 x 的增加，y 会减少。
基于语义编码模型 - Nimra Nadeem
图 4：左图：使用基于 GloVe 的独立词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。在我加入团队之前，Hasson 实验室已经取得了这一成果。在生成过程中，在单词开始前 175 毫秒处和理解过程中，在单词开始后 475 毫秒处实现了 0.15 的最大相关值。右图：使用基于 BERT 的上下文词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。该图显示使用上下文嵌入的线性编码模型的性能总体下降。由于相关值较低，“最大相关时间滞后”似乎与其他滞后处的相关值没有太大区别。因此，在上下文对语义表征时间动态的影响问题上，结果仍然没有定论
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文献检索提供了 83 项研究，从中对条件估值 (CV) 和显示偏好 (RP) 估计进行了 616 次比较。提供了完整数据集、5% 修剪数据集和加权数据集的 CV/RP 比率汇总统计数据，加权数据集对每项研究而不是每个 CV/RP 比较赋予了相同的权重。对于完整数据集，样本平均 CV/RP 比率为 0.89，95% 置信区间为 [0.81-0.96]，中位数为 0.75。对于修剪和加权数据集，这些汇总统计数据分别为 (0.77; [0.74~0.81]; 0.75) 和 (0.92; [0.81-1.03]; 0.94)。三个数据集的 CV 和 RP 估计值之间的 Spearman 等级相关系数分别为 0.78、0.88 和 0.92，Pearson 相关系数稍大一些。提供了非参数密度估计，以及对所用基本 RP 技术和大类估价商品的观测 CV /RP 比率的回归结果。
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文献检索提供了 83 项研究，其中对条件估值 (CV) 和显示偏好 (RP) 估计进行了 616 次比较。提供了完整数据集、5% 修剪数据集和加权数据集的 CV/RP 比率的汇总统计信息，加权数据集对每项研究而不是每个 CV/RP 比较赋予了相同的权重。对于完整数据集，样本平均 CV/RP 比率为 0.89，95% 置信区间为 [0.81-0.96]，中位数为 0.75。对于修剪和加权数据集，这些汇总统计信息分别为 (0.77; [0.74~0.81]; 0.75) 和 (0.92; [0.81-1.03]; 0.94)。三个数据集的 CV 和 RP 估计值之间的 Spearman 等级相关系数分别为 0.78、0.88 和 0.92，Pearson 相关系数稍大一些。提供了非参数密度估计，以及观察到的 CV /RP 比率对所使用的基本 RP 技术和所估价的广泛商品类别的回归结果。
Rapid.AI 和 Viz 的 CT 灌注输出比较...
结果：129 名患者中 108 名进行了充分的质量研究。计算了两个软件包之间 Tmax >6s 体积、Tmax >10s 体积、CBF <30% 体积、不匹配体积和不匹配率的 Spearman 等级相关系数，相关系数分别为 0.82、0.65、0.77、0.78、0.59。还对 Tmax >6s 体积、Tmax >10s 体积、CBF <30% 体积、不匹配体积和不匹配率进行了 Wilcoxon 符号秩检验，P 值分别为 0.30、0.016、<0.001、0.03、<0.001。在单侧检验中，Viz.ai 中的 CBF <30% 更大（p<0.001）。虽然这导致了统计上的显着差异，但当应用于 DAWN 和 DEFUSE 3 标准时，它不会引起临床上的显着差异。较低的射血分数预示两个软件包的研究不充分（P = 0.018；95% CI：0.01, 0.113）和（P = 0.024；95% CI：0.008, 0.109）；分别适用于 RapidAI 和 Viz.ai。
一种基于量子行走和混沌的高安全图像加密方案
摘要：随着第四代（4G）和第五代（5G）等通信技术的革命性进步，过去几十年来多媒体数据共享的使用急剧增加。研究人员提出了许多基于经典随机游走和混沌理论的图像加密算法，以便以安全的方式共享图像。本文提出用量子游走代替经典随机游走来实现高图像安全性。经典随机游走由于状态间的随机转换而表现出随机性，而量子游走则更具随机性，并通过波函数的叠加和干涉实现随机性。使用相关系数、熵、直方图、时间复杂度、像素变化率和统一平均强度等广泛安全指标对所提出的图像加密方案进行了评估。所有实验结果均验证了所提出的方案，并得出结论：所提出的方案具有高度安全性、轻量级和计算效率。在所提出的方案中，相关系数、熵、均方误差（MSE）、像素数变化率（NPCR）、统一平均变化强度（UACI）和对比度的值分别为0.0069、7.9970、40.39、99.60%、33.47和10.4542。
使用深度学习方法
动机：溶剂可访问的表面是与蛋白质结构和蛋白质功能相关的必不可少的结构特性度量。相对溶剂可访问区域（RSA）是描述蛋白质表面或蛋白质内部暴露程度的标准措施。但是，当残基信息缺失时，此计算将失败。结果：在本文中，我们提出了一种新型的E刺激方法，并使用了D E EP LEAN方法（Eagerer）。新方法，急切的，在两个独立的测试数据集上达到了Pearson相关系数为0.921–0.928。我们从经验上证明，与现有的RSA估计量相比，急切的人可以产生更好的皮尔森相关系数，例如协调数，半球体暴露和spherecon。据我们所知，狂热者代表了使用有限的信息和深度学习模型的有限信息来估算溶剂可访问区域的第一种方法。它可能对蛋白质结构和蛋白质功能预测有用。可用性和实现：该方法可以在https://github.com/cliffgao/eagerer上免费获得。联系人：gaojz@nankai.edu.cn补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。
COVID -19 SPIKE-与...
通过测试与45个疫苗的135个样品（每个样品3个样品）测试，评估了与中和测定法的比较。协议是通过Cohen的Kappa系数衡量的，值为0.951，表明几乎是完美的一致性。Spearman的等级相关系数（R）为0.926（p = 0.000），表明两种方法之间都有很高的相关性。
Stevie参加了股票阶段：对“ Stevie”和Amazon的股票价格的普及之间的关系的定量分析
在这项研究中，我们深入研究了“ Stevie”这个名字的普及与电子商务巨头Amazon.com（AMZN）的股票价格之间经常被忽视的联系。我们严格分析中使用的数据是从美国社会保障局的历史记录和LSEG Analytics（Refinitiv）平台中获取的，涵盖了2002年至2022年的一段时间。我们的发现表明，相关系数惊人的高度相关系数为0.9958805，统计学上显着的p值小于0.01，表明两个看似不同的变量之间存在牢固的关系。我们精心控制了令人困惑的因素，例如市场趋势，经济指标以及名为Stevie Wonder等艺术家发行的单曲。虽然这种相关性背后的潜在原因仍然是进一步调查的话题，但我们的结果在未知领域引起了启发性的关注，在未知领域，金融世界与看似无关的命名实践领域相交。我们相信，我们的研究将引起金融爱好者和名字爱好者的好奇心，促使他们思考着将“ Stevie”和Amzn的怪异但又令人惊讶的牢固联系。毕竟，人们可以说“ Stevie”似乎不仅仅是一个“奇妙”的名字，而且还可能使股票市场上映。
利用低温电子显微镜对恰加斯疫苗候选物 TcPOP 的开放和封闭构象进行分析，并对其抗体反应进行表征
细化参数 闭合构象 开放构象 地图分辨率（掩蔽） 3.54Å 4.02Å 地图分辨率（未掩蔽） 3.55Å 4.03Å FSC（模型）（掩蔽）= 0.143 2.28Å 3.35Å 相关系数（掩蔽） 0.77 0.60 Ramachandran 允许值 100% 98.53% 表 2 PHENIX 40 中实空间细化的闭合和开放构象的冷冻电镜统计数据。447